Нейронные сети - это математическая модель, которая является базовым элементом искусственного интеллекта и машинного обучения. Впервые концепция нейронных сетей была предложена в начале 40-х годов XX века Уорреном Маккаллохом и Уолтером Питтсом, исследователями из Чикагского университета. Они разработали модель, которая включала в себя нейроны и связи между ними, а также правила активации и ингибирования.
Однако с течением времени развитие нейронных сетей замедлилось, и лишь в конце 20 века метод стал популярным благодаря работам Геоффри Хинтона - одного из основателей глубокого обучения. Вместе с Яном Лекуном и Юджением Бенжио он разработал алгоритм обучения глубоких нейронных сетей, который позволил значительно улучшить их производительность и точность.
Таким образом, можно сказать, что нейронные сети были придуманы и развиты не одним ученым, а являются результатом многолетних исследований и улучшений работы множества специалистов в области искусственного интеллекта и машинного обучения.